The invention discloses a fog simulation graph generation method based on a priori depth, which mainly solves the problems of existing technology and Simulation of fog method without reasonable combination of depth information, the technical scheme is: 1) separated from the sky area in a fog image, get the initial sky area; 2) based on the edge detection of the initial area of the sky correction; 3) depth map fog image using location structure modified sky area and non sky area, and calculate the transmittance of each point; 4) map and establishment of artificial fog image transmission fog simulation of fog image using depth. The invention has the advantages of accurate image segmentation with the sky, fog process in line with the laws of nature and authentic advantages, no fog image structure depth map can be used for shooting on outdoor distant scenes, the performance evaluation of defogging effect, detection equipment and dehaze network model training.
【技术实现步骤摘要】
基于深度先验的模拟雾图生成方法
本专利技术属于图像处理
,更进一步涉及其中的一种模拟雾图生成方法,可用于对室外远距离场景拍摄的无雾图像构造深度图,评价去雾效果、检测设备的性能和去雾网络模型训练。
技术介绍
模拟雾图在多个领域都有广泛的用途,一方面可以用来评价去雾算法,利用模拟雾图作为无雾图像的参考图像,可以对去雾算法进行有参考的客观质量评价;还可以应用于某些可视化场景中,比如模拟有雾天气下的路况,用以检测一些设备的性能;除此之外,还可以用于生成训练数据,比如用深度学习的方法训练去雾网络模型时,需要大量的训练数据,直接获取各种室外场景下的彩色图像及相应的雾图有很大难度,因此可以采用模拟加雾的方式生成训练数据。根据雾气形成原理即大气散射模型,模拟雾图的构造和深度信息的获取密不可分,越准确的深度信息可以帮助我们获取更加准确的模拟雾图。因此,如何获得单幅图像的深度信息是构建模拟雾图中十分关键的问题。生成模拟雾图主要有以下几个方法:1)通过计算机软件进行模拟加雾。现有的计算机模拟加雾方法大多采用3dsmax,maya,Photoshop等成熟的商业软件,如郭璠,蔡自兴发表的论文“图像去雾算法清晰化效果客观评价方法”,见自动化学报,2012第9期,38(9)。该方法公开了两种加雾的方法,第一种是利用3dsmax软件中的渲染器渲染出雾气的效果;第二种是利用3dsmax软件中的建模工具创建虚拟场景,然后利用大气散射模型获得模拟雾图。这两种方法虽然直观方便,操作简单,但是也存在不足之处,这些商业图像软件没有公开各自程序的算法,无法得知程序是否按照正确的雾图形成理论构造 ...
【技术保护点】
一种基于深度先验的模拟雾图生成方法,包括以下步骤:(1)分离无雾图像中的天空区域,得到初始天空区域:(1a)读入无雾图像,得到无雾图像的彩色图像矩阵,将彩色图像三通道矩阵像素值中的第一通道矩阵、第二通道矩阵、第三通道矩阵分别定义为红,绿,蓝,即R、G、B三个矩阵,从彩色图像矩阵中选取图像的前N行作为局部天空区域,用Ω1表示;(1b)利用局部天空区域的像素值,计算天空区域的第一阈值t1和第二阈值t2;(1c)按照下式,从无雾图像中选取同时满足以下三个公式的像素点为初始天空区域:
【技术特征摘要】
1.一种基于深度先验的模拟雾图生成方法,包括以下步骤:(1)分离无雾图像中的天空区域,得到初始天空区域:(1a)读入无雾图像,得到无雾图像的彩色图像矩阵,将彩色图像三通道矩阵像素值中的第一通道矩阵、第二通道矩阵、第三通道矩阵分别定义为红,绿,蓝,即R、G、B三个矩阵,从彩色图像矩阵中选取图像的前N行作为局部天空区域,用Ω1表示;(1b)利用局部天空区域的像素值,计算天空区域的第一阈值t1和第二阈值t2;(1c)按照下式,从无雾图像中选取同时满足以下三个公式的像素点为初始天空区域:其中,C表示图像的通道,C∈{R,G,B},Ω是无雾图像整幅图的区域,表示无雾图像的第C个图像通道中第i行第j列的像素值;(2)判断初始天空区域是否需要修正:(2a)将初始天空区域转换为灰度图像;(2b)设置a为初始天空区域出现不连通现象的列数,初始a置0,从第一列开始判断初始天空区域的灰度图像是否出现不连通现象,若是,则计数标志a加1,否则,a值不变;(2c)按照下式,计算比例系数T:其中,w为原始无雾图像的列数;(2d)设置t3为初始天空区域的第三阈值,将比例系数T与t3进行对比,如果T大于t3,则执行步骤(3),否则,直接执行步骤(4);(3)修正初始天空区域:(3a)利用Canny算子,获得初始天空区域的二值化边缘图像;(3b)将边缘图像中每一列的第一个边缘点保存下来,构成初始天空边缘线;(3c)对初始天空边缘线逐点更新,得到优化后的天空边缘线;(3d)将优化后的天空边缘线以上的区域设置为修正后的天空区域;(4)构造无雾图像的深度图:(4a)用Ω2表示得到的天空区域,对天空区域矩阵中像素点的值赋予相应的图像比特类型的最大值,即对于8比特类型的图像,赋值为255;(4b)用Ω3表示非天空区域,通过下式给非天空区域中每一个像素点赋值:其中dm,n表示非天空区域中第m行第n列像素点的值,(m,n)∈Ω3,h1表示非天空区域的高度;(4c)整合天空区域和非天空区域中像素点的值,构成整幅图的深度信息矩阵,将此矩阵称为无雾图像的深度图,该深度图中的第i行第j列深度值di,j可表示为:其中,Ω2表示天空区域,dm,n表示非天空区域深度图第m行第n列的深度值;(5)按照下式...
【专利技术属性】
技术研发人员:王柯俨,李昱霏,李云松,吴宪云,张闪闪,何旭升,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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